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        <p class="x">更多课程请加QQ群170701297</p>
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                17讲案例篇：如何利用系统缓存优化程序的运行效率
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                        <p>你好，我是倪朋飞。</p><p>上一节，我们学习了内存性能中 Buffer 和 Cache 的概念。简单复习一下，Buffer 和 Cache 的设计目的，是为了提升系统的 I/O 性能。它们利用内存，充当起慢速磁盘与快速 CPU 之间的桥梁，可以加速 I/O 的访问速度。</p><p>Buffer和Cache分别缓存的是对磁盘和文件系统的读写数据。</p><ul>
<li>
<p>从写的角度来说，不仅可以优化磁盘和文件的写入，对应用程序也有好处，应用程序可以在数据真正落盘前，就返回去做其他工作。</p>
</li>
<li>
<p>从读的角度来说，不仅可以提高那些频繁访问数据的读取速度，也降低了频繁 I/O 对磁盘的压力。</p>
</li>
</ul><p>既然 Buffer 和 Cache 对系统性能有很大影响，那我们在软件开发的过程中，能不能利用这一点，来优化 I/O 性能，提升应用程序的运行效率呢？</p><p>答案自然是肯定的。今天，我就用几个案例帮助你更好地理解缓存的作用，并学习如何充分利用这些缓存来提高程序效率。</p><p>为了方便你理解，Buffer和Cache我仍然用英文表示，避免跟“缓存”一词混淆。而文中的“缓存”，通指数据在内存中的临时存储。</p><h2>缓存命中率</h2><p>在案例开始前，你应该习惯性地先问自己一个问题，你想要做成某件事情，结果应该怎么评估？比如说，我们想利用缓存来提升程序的运行效率，应该怎么评估这个效果呢？换句话说，有没有哪个指标可以衡量缓存使用的好坏呢？</p><!-- [[[read_end]]] --><p>我估计你已经想到了，<strong>缓存的命中率</strong>。所谓缓存命中率，是指直接通过缓存获取数据的请求次数，占所有数据请求次数的百分比。</p><p><strong>命中率越高，表示使用缓存带来的收益越高，应用程序的性能也就越好。</strong></p><p>实际上，缓存是现在所有高并发系统必需的核心模块，主要作用就是把经常访问的数据（也就是热点数据），提前读入到内存中。这样，下次访问时就可以直接从内存读取数据，而不需要经过硬盘，从而加快应用程序的响应速度。</p><p>这些独立的缓存模块通常会提供查询接口，方便我们随时查看缓存的命中情况。不过 Linux 系统中并没有直接提供这些接口，所以这里我要介绍一下，cachestat 和 cachetop  ，它们正是查看系统缓存命中情况的工具。</p><ul>
<li>
<p>cachestat 提供了整个操作系统缓存的读写命中情况。</p>
</li>
<li>
<p>cachetop 提供了每个进程的缓存命中情况。</p>
</li>
</ul><p>这两个工具都是 <a href="https://github.com/iovisor/bcc">bcc</a> 软件包的一部分，它们基于 Linux 内核的 eBPF（extended Berkeley Packet Filters）机制，来跟踪内核中管理的缓存，并输出缓存的使用和命中情况。</p><p>这里注意，eBPF 的工作原理不是我们今天的重点，记住这个名字即可，后面文章中我们会详细学习。今天要掌握的重点，是这两个工具的使用方法。</p><p>使用 cachestat 和 cachetop 前，我们首先要安装 bcc 软件包。比如，在 Ubuntu 系统中，你可以运行下面的命令来安装：</p><pre><code>sudo apt-key adv --keyserver keyserver.ubuntu.com --recv-keys 4052245BD4284CDD
echo &quot;deb https://repo.iovisor.org/apt/xenial xenial main&quot; | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/iovisor.list
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y bcc-tools libbcc-examples linux-headers-$(uname -r)
</code></pre><blockquote>
<p>注意：bcc-tools需要内核版本为4.1或者更新的版本，如果你用的是CentOS，那就需要手动<a href="https://github.com/iovisor/bcc/issues/462">升级内核版本后再安装</a>。</p>
</blockquote><p>操作完这些步骤，bcc 提供的所有工具就都安装到 /usr/share/bcc/tools 这个目录中了。不过这里提醒你，bcc 软件包默认不会把这些工具配置到系统的 PATH 路径中，所以你得自己手动配置：</p><pre><code>$ export PATH=$PATH:/usr/share/bcc/tools
</code></pre><p>配置完，你就可以运行 cachestat 和 cachetop 命令了。比如，下面就是一个 cachestat 的运行界面，它以1秒的时间间隔，输出了3组缓存统计数据：</p><pre><code>$ cachestat 1 3
   TOTAL   MISSES     HITS  DIRTIES   BUFFERS_MB  CACHED_MB
       2        0        2        1           17        279
       2        0        2        1           17        279
       2        0        2        1           17        279 
</code></pre><p>你可以看到，cachestat 的输出其实是一个表格。每行代表一组数据，而每一列代表不同的缓存统计指标。这些指标从左到右依次表示：</p><ul>
<li>
<p>TOTAL ，表示总的 I/O 次数；</p>
</li>
<li>
<p>MISSES ，表示缓存未命中的次数；</p>
</li>
<li>
<p>HITS ，表示缓存命中的次数；</p>
</li>
<li>
<p>DIRTIES， 表示新增到缓存中的脏页数；</p>
</li>
<li>
<p>BUFFERS_MB 表示 Buffers 的大小，以 MB 为单位；</p>
</li>
<li>
<p>CACHED_MB 表示 Cache 的大小，以 MB 为单位。</p>
</li>
</ul><p>接下来我们再来看一个 cachetop 的运行界面：</p><pre><code>$ cachetop
11:58:50 Buffers MB: 258 / Cached MB: 347 / Sort: HITS / Order: ascending
PID      UID      CMD              HITS     MISSES   DIRTIES  READ_HIT%  WRITE_HIT%
   13029 root     python                  1        0        0     100.0%       0.0%
</code></pre><p>它的输出跟 top 类似，默认按照缓存的命中次数（HITS）排序，展示了每个进程的缓存命中情况。具体到每一个指标，这里的 HITS、MISSES和DIRTIES ，跟 cachestat 里的含义一样，分别代表间隔时间内的缓存命中次数、未命中次数以及新增到缓存中的脏页数。</p><p>而 READ_HIT 和 WRITE_HIT ，分别表示读和写的缓存命中率。</p><h2>指定文件的缓存大小</h2><p>除了缓存的命中率外，还有一个指标你可能也会很感兴趣，那就是指定文件在内存中的缓存大小。你可以使用 <a href="https://github.com/tobert/pcstat">pcstat</a> 这个工具，来查看文件在内存中的缓存大小以及缓存比例。</p><p>pcstat 是一个基于 Go 语言开发的工具，所以安装它之前，你首先应该安装 Go 语言，你可以点击<a href="https://golang.org/dl/">这里</a>下载安装。</p><p>安装完 Go 语言，再运行下面的命令安装 pcstat：</p><pre><code>$ export GOPATH=~/go
$ export PATH=~/go/bin:$PATH
$ go get golang.org/x/sys/unix
$ go get github.com/tobert/pcstat/pcstat
</code></pre><p>全部安装完成后，你就可以运行 pcstat 来查看文件的缓存情况了。比如，下面就是一个 pcstat 运行的示例，它展示了 /bin/ls 这个文件的缓存情况：</p><pre><code>$ pcstat /bin/ls
+---------+----------------+------------+-----------+---------+
| Name    | Size (bytes)   | Pages      | Cached    | Percent |
|---------+----------------+------------+-----------+---------|
| /bin/ls | 133792         | 33         | 0         | 000.000 |
+---------+----------------+------------+-----------+---------+
</code></pre><p>这个输出中，Cached 就是 /bin/ls 在缓存中的大小，而 Percent 则是缓存的百分比。你看到它们都是 0，这说明 /bin/ls 并不在缓存中。</p><p>接着，如果你执行一下 ls 命令，再运行相同的命令来查看的话，就会发现 /bin/ls 都在缓存中了：</p><pre><code>$ ls
$ pcstat /bin/ls
+---------+----------------+------------+-----------+---------+
| Name    | Size (bytes)   | Pages      | Cached    | Percent |
|---------+----------------+------------+-----------+---------|
| /bin/ls | 133792         | 33         | 33        | 100.000 |
+---------+----------------+------------+-----------+---------+
</code></pre><p>知道了缓存相应的指标和查看系统缓存的方法后，接下来，我们就进入今天的正式案例。</p><p>跟前面的案例一样，今天的案例也是基于 Ubuntu 18.04，当然同样适用于其他的 Linux 系统。</p><ul>
<li>
<p>机器配置：2 CPU，8GB 内存。</p>
</li>
<li>
<p>预先按照上面的步骤安装 bcc 和 pcstat 软件包，并把这些工具的安装路径添加到到 PATH 环境变量中。</p>
</li>
<li>
<p>预先安装 Docker 软件包，比如 apt-get install <a href="http://docker.io">docker.io</a></p>
</li>
</ul><h2>案例一</h2><p>第一个案例，我们先来看一下上一节提到的 dd 命令。</p><p>dd 作为一个磁盘和文件的拷贝工具，经常被拿来测试磁盘或者文件系统的读写性能。不过，既然缓存会影响到性能，如果用dd对同一个文件进行多次读取测试，测试的结果会怎么样呢？</p><p>我们来动手试试。首先，打开两个终端，连接到 Ubuntu 机器上，确保 bcc 已经安装配置成功。</p><p>然后，使用 dd 命令生成一个临时文件，用于后面的文件读取测试：</p><pre><code># 生成一个512MB的临时文件
$ dd if=/dev/sda1 of=file bs=1M count=512
# 清理缓存
$ echo 3 &gt; /proc/sys/vm/drop_caches
</code></pre><p>继续在第一个终端，运行 pcstat 命令，确认刚刚生成的文件不在缓存中。如果一切正常，你会看到 Cached 和 Percent 都是0:</p><pre><code>$ pcstat file
+-------+----------------+------------+-----------+---------+
| Name  | Size (bytes)   | Pages      | Cached    | Percent |
|-------+----------------+------------+-----------+---------|
| file  | 536870912      | 131072     | 0         | 000.000 |
+-------+----------------+------------+-----------+---------+
</code></pre><p>还是在第一个终端中，现在运行 cachetop 命令：</p><pre><code># 每隔5秒刷新一次数据
$ cachetop 5
</code></pre><p>这次是第二个终端，运行 dd 命令测试文件的读取速度：</p><pre><code>$ dd if=file of=/dev/null bs=1M
512+0 records in
512+0 records out
536870912 bytes (537 MB, 512 MiB) copied, 16.0509 s, 33.4 MB/s
</code></pre><p>从 dd 的结果可以看出，这个文件的读性能是 33.4 MB/s。由于在 dd 命令运行前我们已经清理了缓存，所以 dd 命令读取数据时，肯定要通过文件系统从磁盘中读取。</p><p>不过，这是不是意味着， dd 所有的读请求都能直接发送到磁盘呢？</p><p>我们再回到第一个终端， 查看 cachetop 界面的缓存命中情况：</p><pre><code>PID      UID      CMD              HITS     MISSES   DIRTIES  READ_HIT%  WRITE_HIT%
\.\.\.
    3264 root     dd                  37077    37330        0      49.8%      50.2%
</code></pre><p>从 cachetop 的结果可以发现，并不是所有的读都落到了磁盘上，事实上读请求的缓存命中率只有 50% 。</p><p>接下来，我们继续尝试相同的测试命令。先切换到第二个终端，再次执行刚才的 dd 命令：</p><pre><code>$ dd if=file of=/dev/null bs=1M
512+0 records in
512+0 records out
536870912 bytes (537 MB, 512 MiB) copied, 0.118415 s, 4.5 GB/s
</code></pre><p>看到这次的结果，有没有点小惊讶？磁盘的读性能居然变成了 4.5 GB/s，比第一次的结果明显高了太多。为什么这次的结果这么好呢？</p><p>不妨再回到第一个终端，看看 cachetop 的情况：</p><pre><code>10:45:22 Buffers MB: 4 / Cached MB: 719 / Sort: HITS / Order: ascending
PID      UID      CMD              HITS     MISSES   DIRTIES  READ_HIT%  WRITE_HIT%
\.\.\.
   32642 root     dd                 131637        0        0     100.0%       0.0%
</code></pre><p>显然，cachetop也有了不小的变化。你可以发现，这次的读的缓存命中率是100.0%，也就是说这次的 dd 命令全部命中了缓存，所以才会看到那么高的性能。</p><p>然后，回到第二个终端，再次执行 pcstat 查看文件 file 的缓存情况：</p><pre><code>$ pcstat file
+-------+----------------+------------+-----------+---------+
| Name  | Size (bytes)   | Pages      | Cached    | Percent |
|-------+----------------+------------+-----------+---------|
| file  | 536870912      | 131072     | 131072    | 100.000 |
+-------+----------------+------------+-----------+---------+
</code></pre><p>从 pcstat 的结果你可以发现，测试文件 file 已经被全部缓存了起来，这跟刚才观察到的缓存命中率 100% 是一致的。</p><p>这两次结果说明，系统缓存对第二次 dd 操作有明显的加速效果，可以大大提高文件读取的性能。</p><p>但同时也要注意，如果我们把 dd 当成测试文件系统性能的工具，由于缓存的存在，就会导致测试结果严重失真。</p><h2>案例二</h2><p>接下来，我们再来看一个文件读写的案例。这个案例类似于前面学过的不可中断状态进程的例子。它的基本功能比较简单，也就是每秒从磁盘分区 /dev/sda1 中读取 32MB 的数据，并打印出读取数据花费的时间。</p><p>为了方便你运行案例，我把它打包成了一个 <a href="https://github.com/feiskyer/linux-perf-examples/tree/master/io-cached">Docker 镜像</a>。 跟前面案例类似，我提供了下面两个选项，你可以根据系统配置，自行调整磁盘分区的路径以及 I/O 的大小。</p><ul>
<li>
<p>-d 选项，设置要读取的磁盘或分区路径，默认是查找前缀为 /dev/sd 或者 /dev/xvd 的磁盘。</p>
</li>
<li>
<p>-s 选项，设置每次读取的数据量大小，单位为字节，默认为 33554432（也就是 32MB）。</p>
</li>
</ul><p>这个案例同样需要你开启两个终端。分别 SSH 登录到机器上后，先在第一个终端中运行 cachetop 命令：</p><pre><code># 每隔5秒刷新一次数据
$ cachetop 5 
</code></pre><p>接着，再到第二个终端，执行下面的命令运行案例：</p><pre><code>$ docker run --privileged --name=app -itd feisky/app:io-direct
</code></pre><p>案例运行后，我们还需要运行下面这个命令，来确认案例已经正常启动。如果一切正常，你应该可以看到类似下面的输出：</p><pre><code>$ docker logs app
Reading data from disk /dev/sdb1 with buffer size 33554432
Time used: 0.929935 s to read 33554432 bytes
Time used: 0.949625 s to read 33554432 bytes
</code></pre><p>从这里你可以看到，每读取 32 MB 的数据，就需要花 0.9 秒。这个时间合理吗？我想你第一反应就是，太慢了吧。那这是不是没用系统缓存导致的呢？</p><p>我们再来检查一下。回到第一个终端，先看看 cachetop 的输出，在这里，我们找到案例进程 app 的缓存使用情况：</p><pre><code>16:39:18 Buffers MB: 73 / Cached MB: 281 / Sort: HITS / Order: ascending
PID      UID      CMD              HITS     MISSES   DIRTIES  READ_HIT%  WRITE_HIT%
   21881 root     app                  1024        0        0     100.0%       0.0% 
</code></pre><p>这个输出似乎有点意思了。1024 次缓存全部命中，读的命中率是 100%，看起来全部的读请求都经过了系统缓存。但是问题又来了，如果真的都是缓存 I/O，读取速度不应该这么慢。</p><p>不过，话说回来，我们似乎忽略了另一个重要因素，每秒实际读取的数据大小。HITS 代表缓存的命中次数，那么每次命中能读取多少数据呢？自然是一页。</p><p>前面讲过，内存以页为单位进行管理，而每个页的大小是 4KB。所以，在5秒的时间间隔里，命中的缓存为 1024*4K/1024 = 4MB，再除以5 秒，可以得到每秒读的缓存是 0.8MB，显然跟案例应用的32 MB/s 相差太多。</p><p>至于为什么只能看到 0.8 MB 的 HITS，我们后面再解释，这里你先知道怎么根据结果来分析就可以了。</p><p>这也进一步验证了我们的猜想，这个案例估计没有充分利用系统缓存。其实前面我们遇到过类似的问题，如果为系统调用设置直接 I/O 的标志，就可以绕过系统缓存。</p><p>那么，要判断应用程序是否用了直接I/O，最简单的方法当然是观察它的系统调用，查找应用程序在调用它们时的选项。使用什么工具来观察系统调用呢？自然还是 strace。</p><p>继续在终端二中运行下面的 strace 命令，观察案例应用的系统调用情况。注意，这里使用了 pgrep 命令来查找案例进程的 PID 号：</p><pre><code># strace -p $(pgrep app)
strace: Process 4988 attached
restart_syscall(&lt;\.\.\. resuming interrupted nanosleep \.\.\.&gt;) = 0
openat(AT_FDCWD, &quot;/dev/sdb1&quot;, O_RDONLY|O_DIRECT) = 4
mmap(NULL, 33558528, PROT_READ|PROT_WRITE, MAP_PRIVATE|MAP_ANONYMOUS, -1, 0) = 0x7f448d240000
read(4, &quot;8vq\213\314\264u\373\4\336K\224\25@\371\1\252\2\262\252q\221\n0\30\225bD\252\266@J&quot;\.\.\., 33554432) = 33554432
write(1, &quot;Time used: 0.948897 s to read 33&quot;\.\.\., 45) = 45
close(4)                                = 0
</code></pre><p>从 strace 的结果可以看到，案例应用调用了 openat 来打开磁盘分区 /dev/sdb1，并且传入的参数为 O_RDONLY|O_DIRECT（中间的竖线表示或）。</p><p>O_RDONLY 表示以只读方式打开，而 O_DIRECT 则表示以直接读取的方式打开，这会绕过系统的缓存。</p><p>验证了这一点，就很容易理解为什么读 32 MB的数据就都要那么久了。直接从磁盘读写的速度，自然远慢于对缓存的读写。这也是缓存存在的最大意义了。</p><p>找出问题后，我们还可以在再看看案例应用的<a href="https://github.com/feiskyer/linux-perf-examples/blob/master/io-cached/app.c">源代码</a>，再次验证一下：</p><pre><code>int flags = O_RDONLY | O_LARGEFILE | O_DIRECT; 
int fd = open(disk, flags, 0755);
</code></pre><p>上面的代码，很清楚地告诉我们：它果然用了直接 I/O。</p><p>找出了磁盘读取缓慢的原因，优化磁盘读的性能自然不在话下。修改源代码，删除 O_DIRECT 选项，让应用程序使用缓存 I/O ，而不是直接 I/O，就可以加速磁盘读取速度。</p><p><a href="https://github.com/feiskyer/linux-perf-examples/blob/master/io-cached/app-cached.c">app-cached.c</a> 就是修复后的源码，我也把它打包成了一个容器镜像。在第二个终端中，按 Ctrl+C 停止刚才的 strace 命令，运行下面的命令，你就可以启动它：</p><pre><code># 删除上述案例应用
$ docker rm -f app

# 运行修复后的应用
$ docker run --privileged --name=app -itd feisky/app:io-cached
</code></pre><p>还是第二个终端，再来运行下面的命令查看新应用的日志，你应该能看到下面这个输出：</p><pre><code>$ docker logs app
Reading data from disk /dev/sdb1 with buffer size 33554432
Time used: 0.037342 s s to read 33554432 bytes
Time used: 0.029676 s to read 33554432 bytes
</code></pre><p>现在，每次只需要 0.03秒，就可以读取 32MB 数据，明显比之前的 0.9 秒快多了。所以，这次应该用了系统缓存。</p><p>我们再回到第一个终端，查看 cachetop 的输出来确认一下：</p><pre><code>16:40:08 Buffers MB: 73 / Cached MB: 281 / Sort: HITS / Order: ascending
PID      UID      CMD              HITS     MISSES   DIRTIES  READ_HIT%  WRITE_HIT%
   22106 root     app                 40960        0        0     100.0%       0.0%
</code></pre><p>果然，读的命中率还是 100%，HITS （即命中数）却变成了 40960，同样的方法计算一下，换算成每秒字节数正好是 32 MB（即 40960*4k/5/1024=32M）。</p><p>这个案例说明，在进行 I/O 操作时，充分利用系统缓存可以极大地提升性能。 但在观察缓存命中率时，还要注意结合应用程序实际的 I/O 大小，综合分析缓存的使用情况。</p><p>案例的最后，再回到开始的问题，为什么优化前，通过 cachetop 只能看到很少一部分数据的全部命中，而没有观察到大量数据的未命中情况呢？这是因为，cachetop 工具并不把直接 I/O 算进来。这也又一次说明了，了解工具原理的重要。</p><blockquote>
<p>cachetop 的计算方法涉及到 I/O 的原理以及一些内核的知识，如果你想了解它的原理的话，可以点击<a href="https://github.com/iovisor/bcc/blob/master/tools/cachetop.py">这里</a>查看它的源代码。</p>
</blockquote><h2>总结</h2><p>Buffers 和 Cache 可以极大提升系统的 I/O 性能。通常，我们用缓存命中率，来衡量缓存的使用效率。命中率越高，表示缓存被利用得越充分，应用程序的性能也就越好。</p><p>你可以用 cachestat 和 cachetop 这两个工具，观察系统和进程的缓存命中情况。其中，</p><ul>
<li>
<p>cachestat 提供了整个系统缓存的读写命中情况。</p>
</li>
<li>
<p>cachetop 提供了每个进程的缓存命中情况。</p>
</li>
</ul><p>不过要注意，Buffers 和 Cache 都是操作系统来管理的，应用程序并不能直接控制这些缓存的内容和生命周期。所以，在应用程序开发中，一般要用专门的缓存组件，来进一步提升性能。</p><p>比如，程序内部可以使用堆或者栈明确声明内存空间，来存储需要缓存的数据。再或者，使用 Redis 这类外部缓存服务，优化数据的访问效率。</p><h2>思考</h2><p>最后，我想给你留下一道思考题，帮你更进一步了解缓存的原理。</p><p>今天的第二个案例你应该很眼熟，因为前面不可中断进程的文章用的也是直接I/O的例子，不过那次，我们是从CPU使用率和进程状态的角度来分析的。对比CPU和缓存这两个不同角度的分析思路，你有什么样的发现呢？</p><p>欢迎在留言区和我讨论，写下你的答案和收获，也欢迎你把这篇文章分享给你的同事、朋友。我们一起在实战中演练，在交流中进步。</p><p><img src="https://static001.geekbang.org/resource/image/a3/e9/a396aed4116c2c989771c1295736abe9.jpg" alt=""></p>
                    </div>
                </div>

            </div>
            <div data-v-87ffcada="" class="article-comments pd"><h2 data-v-87ffcada=""><span
                    data-v-87ffcada="">精选留言</span></h2>
                <ul data-v-87ffcada="">
                    
                    <li data-v-87ffcada="" class="comment-item"><img
                            src="https://static001.geekbang.org/account/avatar/00/12/64/05/6989dce6.jpg" class="avatar">
                        <div class="info">
                            <div class="hd"><span class="username">我来也</span>
                            </div>
                            <div class="bd">[D17打卡]<br>想不到Buffer 和 Cache还有专门的工具分析, 长见识了!<br>暂时只能在自己的机器上玩玩, 生产环境连root权限都没有,更别提升级CentOS内核版本了.<br>-----------------<br>关于思考题,我是这样想的:<br>出现性能问题时的症状可能并不是单一的. <br>比如这次同一个案例,从CPU和缓存两个不同的角度, 都是定位到了代码中的open.<br>cpu角度分析的流程是:<br>1.top 看到了%iowait升高<br>2.dstat 看到了wait升高时 read同步升高. 说明跟磁盘相关<br>3.$ perf record -g   ;   $ perf report  定位到了跟磁盘相关的系统调用 sys_read(). new_sync_read 和 blkdev_direct_IO 定位到了跟直接读有关系.<br>4.查看代码 找到了跟磁盘相关的系统调用 open.<br>缓存角度分析的流程是:<br>1.进程5秒缓存命中率100%,但是只命中了1024次,推算使用缓存4MB.实际每秒0.8MB<br>2.看日志知道每次读取的是32MB.[实际也可以通过dstat vmstat等工具粗略推算出该值]<br>3.预期的32M与实际的0.8M相差甚远. 来找原因.<br>4.strace 查看系统调用 定位到了openat 及 直接给出了调用参数 O_DIRECT<br>5.查看代码 找到了跟磁盘相关的系统调用 open.<br>-----------------<br>个人总结:<br>顺藤摸瓜, 根据现像找本质原因. <br>磁盘io导致性能问题 -&gt; 查看系统调用  -&gt; 定位大致原因 -&gt; 查看源码  -&gt; 确定问题<br>还居然在完全不知道程序具体实现的基础上,定位到了引起性能问题的系统调用. 有的甚至还直接给出了参数,太牛了. <br></div>
                            <span class="time">2018-12-28 12:04</span>
                            
                            <div class="reply">
                                <div class="reply-hd"><span>作者回复</span></div>
                                <p class="reply-content">总结的很好，其实两个思路都可以，不过具体实践时可能会受限于可用的性能工具</p>
                                <p class="reply-time">2018-12-28 21:26</p>
                            </div>
                            
                        </div>
                    </li>
                    
                    <li data-v-87ffcada="" class="comment-item"><img
                            src="https://static001.geekbang.org/account/avatar/00/12/b1/4d/10c75b34.jpg" class="avatar">
                        <div class="info">
                            <div class="hd"><span class="username">Johnson</span>
                            </div>
                            <div class="bd">dd命令也支持直接IO的 有选项oflag和iflag 所以dd也可以用来绕过cache buff做测试 <br></div>
                            <span class="time">2018-12-28 12:42</span>
                            
                            <div class="reply">
                                <div class="reply-hd"><span>作者回复</span></div>
                                <p class="reply-content">👍对的</p>
                                <p class="reply-time">2018-12-28 21:22</p>
                            </div>
                            
                        </div>
                    </li>
                    
                    <li data-v-87ffcada="" class="comment-item"><img
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                        <div class="info">
                            <div class="hd"><span class="username">往事随风，顺其自然</span>
                            </div>
                            <div class="bd">要是centos验证一下就好了，不同系统很多问题不一样，操作上遇到问题很奇怪 <br></div>
                            <span class="time">2018-12-28 08:32</span>
                            
                            <div class="reply">
                                <div class="reply-hd"><span>作者回复</span></div>
                                <p class="reply-content">大部分案例我都在centos7验证了，不过文章中有些地方没有列出来详细的步骤，比如安装或者升级软件包的步骤，这些其实都是些基本功了。如果碰到实在无法解决的问题，请具体描述下。</p>
                                <p class="reply-time">2018-12-28 21:49</p>
                            </div>
                            
                        </div>
                    </li>
                    
                    <li data-v-87ffcada="" class="comment-item"><img
                            src="https://static001.geekbang.org/account/avatar/00/11/5a/56/115c6433.jpg" class="avatar">
                        <div class="info">
                            <div class="hd"><span class="username">jssfy</span>
                            </div>
                            <div class="bd">请问第一次读50%的命中率如何解释呢？ <br></div>
                            <span class="time">2019-01-04 09:56</span>
                            
                        </div>
                    </li>
                    
                    <li data-v-87ffcada="" class="comment-item"><img
                            src="" class="avatar">
                        <div class="info">
                            <div class="hd"><span class="username">noma</span>
                            </div>
                            <div class="bd">pcstat 不使用代理安装：<br>if [ $(uname -m) == &quot;x86_64&quot; ] ; then<br>    curl -L -o pcstat https:&#47;&#47;github.com&#47;tobert&#47;pcstat&#47;raw&#47;2014-05-02-01&#47;pcstat.x86_64<br>else<br>    curl -L -o pcstat https:&#47;&#47;github.com&#47;tobert&#47;pcstat&#47;raw&#47;2014-05-02-01&#47;pcstat.x86_32<br>fi<br>chmod 755 pcstat<br>.&#47;pcstat 即可使用 <br></div>
                            <span class="time">2019-01-02 22:53</span>
                            
                        </div>
                    </li>
                    
                    <li data-v-87ffcada="" class="comment-item"><img
                            src="https://static001.geekbang.org/account/avatar/00/0f/8b/70/ab68020f.jpg" class="avatar">
                        <div class="info">
                            <div class="hd"><span class="username">Tech</span>
                            </div>
                            <div class="bd">有个疑问，既然app那个案例是直接i&#47;o，那为什么还是有缓存了4MB呢？ <br></div>
                            <span class="time">2018-12-31 10:43</span>
                            
                        </div>
                    </li>
                    
                    <li data-v-87ffcada="" class="comment-item"><img
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                        <div class="info">
                            <div class="hd"><span class="username">白华</span>
                            </div>
                            <div class="bd">centos7系统安装bcc-tools的教程我写在了简书上：https:&#47;&#47;www.jianshu.com&#47;p&#47;997e0a6d8e09大家如果有安装不下来的可以看看 <br></div>
                            <span class="time">2018-12-29 11:09</span>
                            
                        </div>
                    </li>
                    
                    <li data-v-87ffcada="" class="comment-item"><img
                            src="https://static001.geekbang.org/account/avatar/00/12/8b/15/5278f52a.jpg" class="avatar">
                        <div class="info">
                            <div class="hd"><span class="username">春暖花开</span>
                            </div>
                            <div class="bd">非常有价值，是我阅读的极客课程里面最棒的。 <br></div>
                            <span class="time">2018-12-28 08:07</span>
                            
                            <div class="reply">
                                <div class="reply-hd"><span>作者回复</span></div>
                                <p class="reply-content">😊谢谢</p>
                                <p class="reply-time">2018-12-28 21:53</p>
                            </div>
                            
                        </div>
                    </li>
                    
                    <li data-v-87ffcada="" class="comment-item"><img
                            src="https://static001.geekbang.org/account/avatar/00/10/be/52/568e8c06.jpg" class="avatar">
                        <div class="info">
                            <div class="hd"><span class="username">苹果xixi</span>
                            </div>
                            <div class="bd">1024*4K&#47;1024=4m这是怎么算的<br><br> <br></div>
                            <span class="time">2019-01-01 11:21</span>
                            
                        </div>
                    </li>
                    
                    <li data-v-87ffcada="" class="comment-item"><img
                            src="http://thirdwx.qlogo.cn/mmopen/vi_32/Q0j4TwGTfTKsz8j0bAayjSne9iakvjzUmvUdxWEbsM9iasQ74spGFayIgbSE232sH2LOWmaKtx1WqAFDiaYgVPwIQ/132" class="avatar">
                        <div class="info">
                            <div class="hd"><span class="username">2xshu</span>
                            </div>
                            <div class="bd">老师你好，第一个案列我有不太明白的地方。希望能得到老师的指教。<br>既然执行了 echo 3 &gt; &#47;proc&#47;sys&#47;vm&#47;drop_cacches，为什么在dd if=file of=&#47;dev&#47;null bs=1M 的时候，还有缓存能命中呢？我得理解是这些数据应该都没有在缓存啊。<br> <br></div>
                            <span class="time">2018-12-29 09:50</span>
                            
                        </div>
                    </li>
                    
                    <li data-v-87ffcada="" class="comment-item"><img
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                        <div class="info">
                            <div class="hd"><span class="username">末班车</span>
                            </div>
                            <div class="bd">老师太厉害了，这个课程的价值远远高于这个价！！ <br></div>
                            <span class="time">2018-12-28 23:34</span>
                            
                        </div>
                    </li>
                    
                    <li data-v-87ffcada="" class="comment-item"><img
                            src="https://static001.geekbang.org/account/avatar/00/12/f2/2b/7d9751bb.jpg" class="avatar">
                        <div class="info">
                            <div class="hd"><span class="username">许山山</span>
                            </div>
                            <div class="bd">我也觉得这门课超级棒了，原理加时间，学到很多！ <br></div>
                            <span class="time">2018-12-28 12:05</span>
                            
                            <div class="reply">
                                <div class="reply-hd"><span>作者回复</span></div>
                                <p class="reply-content">谢谢👍</p>
                                <p class="reply-time">2018-12-28 21:23</p>
                            </div>
                            
                        </div>
                    </li>
                    
                    <li data-v-87ffcada="" class="comment-item"><img
                            src="https://static001.geekbang.org/account/avatar/00/14/32/0b/981b4e93.jpg" class="avatar">
                        <div class="info">
                            <div class="hd"><span class="username">念你如昔</span>
                            </div>
                            <div class="bd">（我是小白）<br>1.dd命令前清理了缓存，为什么缓存命中率是百分之49.8呢？（都已经没有缓存了，按理说是0）<br>2.绕过了系统缓存，为什么缓存命中率还百分之百？ <br></div>
                            <span class="time">2019-01-04 15:26</span>
                            
                        </div>
                    </li>
                    
                    <li data-v-87ffcada="" class="comment-item"><img
                            src="http://thirdwx.qlogo.cn/mmopen/vi_32/DYAIOgq83ernR4NKI5tejJAV3HMTF3gszBBUAjkjLO2QYic2gx5dMGelFv4LWibib7CUGexmMcMp5HiaaibmOH3dyHg/132" class="avatar">
                        <div class="info">
                            <div class="hd"><span class="username">渡渡鸟_linux</span>
                            </div>
                            <div class="bd">补充下centos7使用yum 安装bcc-tools:<br>[root@centos-80 ~]# yum update<br>[root@centos-80 ~]# rpm --import https:&#47;&#47;www.elrepo.org&#47;RPM-GPG-KEY-elrepo.org &amp;&amp; rpm -Uvh http:&#47;&#47;www.elrepo.org&#47;elrepo-release-7.0-2.el7.elrepo.noarch.rpm<br>[root@centos-80 ~]# uname -r ## <br>3.10.0-862.el7.x86_64<br>[root@centos-80 ~]# yum remove kernel-headers kernel-tools kernel-tools-libs<br>[root@centos-80 ~]# yum --disablerepo=&quot;*&quot; --enablerepo=&quot;elrepo-kernel&quot; install kernel-ml kernel-ml-devel kernel-ml-headers kernel-ml-tools kernel-ml-tools-libs kernel-ml-tools-libs-devel <br>[root@centos-80 ~]# sed -i &#39;&#47;GRUB_DEFAULT&#47;s&#47;=.*&#47;=0&#47;&#39; &#47;etc&#47;default&#47;grub<br>[root@centos-80 ~]# grub2-mkconfig -o &#47;boot&#47;grub2&#47;grub.cfg<br>[root@centos-80 ~]# reboot<br>[root@centos-80 ~]# uname -r ## 升级成功<br>4.20.0-1.el7.elrepo.x86_64<br>[root@centos-80 ~]# yum install -y bcc-tools<br>[root@centos-80 ~]# echo &#39;export PATH=$PATH:&#47;usr&#47;share&#47;bcc&#47;tools&#39; &gt; &#47;etc&#47;profile.d&#47;bcc-tools.sh<br>[root@centos-80 ~]# . &#47;etc&#47;profile.d&#47;bcc-tools.sh<br>[root@centos-80 ~]# cachestat 1 1 ## 测试安装是否成功<br>   TOTAL   MISSES     HITS  DIRTIES   BUFFERS_MB  CACHED_MB<br>       0        0        0        0            2        287 <br></div>
                            <span class="time">2019-01-01 10:18</span>
                            
                        </div>
                    </li>
                    
                    <li data-v-87ffcada="" class="comment-item"><img
                            src="https://static001.geekbang.org/account/avatar/00/0f/57/ed/d96acbd7.jpg" class="avatar">
                        <div class="info">
                            <div class="hd"><span class="username">mj4ever</span>
                            </div>
                            <div class="bd">老师：<br>1、不知道是不是固态硬盘的原因，调整了参数至320MB<br>docker run --privileged --name=app -itd feisky&#47;app:io-direct &#47;app -d &#47;dev&#47;sdb -s 335544320<br>2、用命令观察，cachestat 5，可以达到409600，409600*4&#47;1024=320MB<br>3、另外，想再调大些参数，会报错：<br>Reading data from disk &#47;dev&#47;sda1 with buffer size 335544321<br>failed to read contents: Invalid argument <br></div>
                            <span class="time">2018-12-31 16:22</span>
                            
                        </div>
                    </li>
                    
                    <li data-v-87ffcada="" class="comment-item"><img
                            src="https://static001.geekbang.org/account/avatar/00/13/57/6e/dd0eee5f.jpg" class="avatar">
                        <div class="info">
                            <div class="hd"><span class="username">夜空中最亮的星（华仔）</span>
                            </div>
                            <div class="bd">老师 ：<br>这个 go get golang.org&#47;x&#47;sys&#47;unix   访问不了国内下载不了，<br>老师您有什么方法吗？指点下 谢谢<br>[root@bogon ~]# go get golang.org&#47;x&#47;sys&#47;unix <br>package golang.org&#47;x&#47;sys&#47;unix: unrecognized import path &quot;golang.org&#47;x&#47;sys&#47;unix&quot; (https fetch: Get https:&#47;&#47;golang.org&#47;x&#47;sys&#47;unix?go-get=1: dial tcp 216.239.37.1:443: connect: connection refused)<br>[root@bogon ~]# <br><br>导致下面的也安装不上<br>go get github.com&#47;tobert&#47;pcstat&#47;pcstat<br><br>[root@bogon ~]# go get github.com&#47;tobert&#47;pcstat&#47;pcstat<br>package golang.org&#47;x&#47;sys&#47;unix: unrecognized import path &quot;golang.org&#47;x&#47;sys&#47;unix&quot; (https fetch: Get https:&#47;&#47;golang.org&#47;x&#47;sys&#47;unix?go-get=1: dial tcp 216.239.37.1:443: connect: connection refused)<br>[root@bogon ~]#  <br></div>
                            <span class="time">2018-12-28 19:13</span>
                            
                            <div class="reply">
                                <div class="reply-hd"><span>作者回复</span></div>
                                <p class="reply-content">是的，下载 golang.org 的包需要使用代理，设置方法是：<br><br>git config [--global] http.proxy http:&#47;&#47;proxy.example.com:port</p>
                                <p class="reply-time">2018-12-28 20:53</p>
                            </div>
                            
                        </div>
                    </li>
                    
                    <li data-v-87ffcada="" class="comment-item"><img
                            src="https://wx.qlogo.cn/mmopen/vi_32/PiajxSqBRaEKQMM4m7NHuicr55aRiblTSEWIYe0QqbpyHweaoAbG7j2v7UUElqqeP3Ihrm3UfDPDRb1Hv8LvPwXqA/132" class="avatar">
                        <div class="info">
                            <div class="hd"><span class="username">ninuxer</span>
                            </div>
                            <div class="bd">打卡day18<br>年终忙着各种总结，各种文字性东西，已经连着一礼拜12点之后下班了，再忙也要坚持跟着实践～💪💪💪 <br></div>
                            <span class="time">2018-12-28 13:39</span>
                            
                            <div class="reply">
                                <div class="reply-hd"><span>作者回复</span></div>
                                <p class="reply-content">👍加油</p>
                                <p class="reply-time">2018-12-28 21:20</p>
                            </div>
                            
                        </div>
                    </li>
                    
                    <li data-v-87ffcada="" class="comment-item"><img
                            src="https://static001.geekbang.org/account/avatar/00/10/92/01/c723d180.jpg" class="avatar">
                        <div class="info">
                            <div class="hd"><span class="username">饼子</span>
                            </div>
                            <div class="bd">我的理解是，要高效运行和使用cpu，并让cpu持续工作，减少等待时间，就需要在物理io上面做优化，减少不可中断，在加入缓存是可以优化io次数的！ <br></div>
                            <span class="time">2018-12-28 11:24</span>
                            
                            <div class="reply">
                                <div class="reply-hd"><span>作者回复</span></div>
                                <p class="reply-content">对对，用缓存优化慢速I&#47;O</p>
                                <p class="reply-time">2018-12-28 21:27</p>
                            </div>
                            
                        </div>
                    </li>
                    
                    <li data-v-87ffcada="" class="comment-item"><img
                            src="https://static001.geekbang.org/account/avatar/00/10/1b/36/abe6d066.jpg" class="avatar">
                        <div class="info">
                            <div class="hd"><span class="username">付盼星</span>
                            </div>
                            <div class="bd">老师好，我有个问题，公司服务器是4核8g，但是我看到普遍的cache使用量都在3g左右，这个是否正常，有没有命令可以查看哪些大文件被缓存了，按照占总量排序，能不能清理，因为free就剩下不到1g，很容易就oom了，非常感谢老师，期待老师解答。 <br></div>
                            <span class="time">2018-12-28 08:59</span>
                            
                            <div class="reply">
                                <div class="reply-hd"><span>作者回复</span></div>
                                <p class="reply-content">这是正常的，实际上繁忙的系统中缓存可能还会更多。<br><br>据我所知，还没有可以按文件缓存大小排序的工具。很多缓存都是可回收的，所以并不代表就容易OOM。真的容易发生OOM时，说明缓存正在被使用，这其实就可以从进程角度来分析了</p>
                                <p class="reply-time">2018-12-28 21:39</p>
                            </div>
                            
                        </div>
                    </li>
                    
                    <li data-v-87ffcada="" class="comment-item"><img
                            src="https://static001.geekbang.org/account/avatar/00/14/11/4b/afafe35e.jpg" class="avatar">
                        <div class="info">
                            <div class="hd"><span class="username">xfan</span>
                            </div>
                            <div class="bd">我知道问题在哪了，是我的时间不是1秒，我不该除以5， <br></div>
                            <span class="time">2019-01-11 00:22</span>
                            
                        </div>
                    </li>
                    


                </ul>
            </div>
        </div>
    </div>
</div>
</body>
</html>